R-glm预测与目标变量反演

我想用glm预测一个目标变量（为男性）：

如果用户是男性，则为男性=1，否则为男性=0

当我使用预测来预测新记录的性别时，我越是提高预测阈值以确保用户是男性，我在男性预测中的错误就越多。事实上，我在等待相反的结果

代码如下：

  prediction <- ifelse(predict(model, data, type='response') >0.5, 1, 0)

预测（0.5,1,0）

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R是否反转目标变量的值？

将阈值提高到样本中观察到的男性比例以上，预计会增加误差。你制造了更多的“假阴性”。我想我找到了我的秘密。我除以男性人数，而不是预测男性人数，得出错误率。两者似乎都很有用，但这里我需要这个错误率